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白盒蒸馏是loss融合问题

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python

Direzione di ricerca

Inizia da easydistill/kd/train.py alla riga 131 e verifica come vengono calcolati e combinati lm_loss, distil_loss e kd_ratio. Confronta le loro scale durante il training usando i valori riportati nell’issue. Done deve stabilire se il termine di distillazione contribuisce in modo significativo e documentare o implementare una modifica concordata di loss-balancing, con una validazione basata sul comportamento del training.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

total_loss = (1 - self.kd_ratio) * lm_loss + self.kd_ratio * distil_loss
这里lm_loss和distil_loss在数量级上面差了近百倍,千倍,这样直接融合是否有意义?实际数据看lm_loss刚开始都是几十,最后收敛也到了0.1量级,但distil_loss是最开始也是0.001量级,收敛到0.0001量级,这样加权distill_loss基本没效果

Lingua principale
Python
Stelle
482
Fork
47
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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